package com.cyber4aiagent.config;

import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.pinecone.PineconeEmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.pinecone.PineconeServerlessIndexConfig;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author Cyber
 * @date 2025/05/11 14:28
 * @description 文本向量化存储配置
 */
@Configuration
public class EmbeddingStoreConfig {

    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;

    @Bean
    public EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore() {
        // 创建向量数据库
        // 如果指定的索引不存在，则创建一个新的索引
        // 如果指定的名称空间不存在，将创建一个新的名称空间
        // 指定索引部署在 AWS 云服务上
        // 指定索引部署在 AWS 云服务上的区域，为 us-west-1
        // 指定索引的向量维度，该维度与 embeddedModel 的向量维度相同
        return PineconeEmbeddingStore.builder()
                .apiKey("PINECONE_API_KEY")
                // 如果指定的索引不存在，则创建一个新的索引
                .index("small-zhi-embedding-index")
                // 如果指定的名称空间不存在，将创建一个新的名称空间
                .nameSpace("small-zhi-embedding-namespace")
                .createIndex(PineconeServerlessIndexConfig.builder()
                        // 指定索引部署在 AWS 云服务上
                        .cloud("AWS")
                        // 指定索引部署在 AWS 云服务上的区域，为 us-west-1
                        .region("us-west-1")
                        // 指定索引的向量维度，该维度与 embeddedModel 的向量维度相同
                        .dimension(embeddingModel.dimension())
                        .build())
                .build();
    }
}
